Documentation de l'API Venice AI pour les développeurs

Authentification et URL de base

Connectez-vous immédiatement en définissant l'URL de base à https://api.veniceapi.com/v1 Et en incluant votre clé API dans le Authorization header. Vous obtenez cette clé instantanément après vous être inscrit via Google ou e-mail. Ce modèle unique gère toute la génération de texte sans logique de routage. Vous n'avez pas besoin de gérer plusieurs points de terminaison ou de configurations proxy.

Conservez votre clé en sécurité. Chaque compte permet une clé active à la fois ; la génération d'une nouvelle clé invalide la précédente. Cela garantit une attribution claire de l'utilisation des tokens et de la facturation.

Point de terminaison des complétions de chat

Envoyez des requêtes textuelles au /v1/chat/completions point de terminaison utilisant des méthodes POST HTTP standards. L'API accepte une charge utile JSON contenant le nom du modèle, les instructions système et les messages utilisateur.

Voici une structure de requête de base :

Copycurl https://api.veniceapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check if the service blocks adult content in the test endpoint"}]
  }'

La réponse retourne du texte généré, des statistiques d'utilisation des jetons et des indicateurs de complétion. Vous pouvez ajuster le comportement à l'aide de paramètres tels que temperature ou top_p. Ces paramètres contrôlent la créativité et l'aléatoire dans la sortie.

Les erreurs renvoient des codes HTTP standard. Un 401 indique une clé invalide, tandis qu'un 402 signale un crédit insuffisant. Utilisez ces codes pour gérer les échecs de manière élégante dans vos workflows d'automatisation.

Intégration SDK Python

Utilisez la bibliothèque Python officielle d'OpenAI pour interagir avec le LLM sans filtre. Configurez le client avec l'URL de base de Venice et votre clé API. Cette approche simplifie la construction des requêtes et l'analyse des réponses.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.veniceapi.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Cette méthode fonctionne sans problème avec les bases de code existantes conçues pour OpenAI. Vous pouvez changer l'URL de base sans modifier significativement la logique de votre application. La bibliothèque gère automatiquement la sérialisation et les connexions réseau.

N'oubliez pas que l'identifiant du modèle doit être défini sur uncensored. Cela garantit que vous utilisez le modèle ajusté spécifique fourni par Venice. D'autres modèles peuvent ne pas présenter les mêmes modèles de comportement.

Intégration du SDK Node

Intégrez l'API dans les projets JavaScript ou TypeScript à l'aide du SDK Node OpenAI. Définissez le baseURL au point de terminaison Venice et fournissez votre clé API. Cette configuration prend en charge les opérations synchrones et asynchrones.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.veniceapi.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Cette intégration vous permet de créer rapidement des chatbots, des générateurs de contenu ou des outils d'extraction de données. Le SDK gère le cycle de vie de la requête, y compris les nouvelles tentatives et la gestion des erreurs. Vous pouvez passer des en-têtes personnalisés si nécessaire pour des cas d'utilisation avancés.

Assurez-vous d'importer la bonne version du SDK. Les versions plus anciennes peuvent ne pas prendre en charge toutes les fonctionnalités disponibles dans l'API Venice. Consultez la documentation pour les détails de compatibilité.

Réponses en streaming via SSE

Activer la sortie en temps réel en définissant le stream le paramètre à true. L'API renvoie un flux d'événements envoyés par le serveur (SSE) au lieu d'un objet JSON complet. Cela vous permet d'afficher les jetons à mesure qu'ils sont générés.

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Le streaming réduit la latence perçue pour les utilisateurs. Il est idéal pour les interfaces de chat ou les tableaux de bord en direct. Le dernier fragment du flux contient les statistiques d'utilisation des tokens. Analysez ces données pour suivre les coûts avec précision.

Gérez les coupures de connexion avec élégance. Si le flux s'interrompt, vous pouvez réessayer la requête. L'API ne garantit pas l'ordre si plusieurs flux sont actifs simultanément. Surveillez vos limites de débit de près lors des fortes affluences.

Gestion des erreurs et limites

L'API impose une limite de débit de 300 requêtes par minute par clé. Vous pouvez effectuer jusqu'à 8 requêtes simultanées. Les corps de requête ne doivent pas dépasser 8 Mo. Le dépassement de ces limites renvoie une erreur 429 Too Many Requests.

La taille de la fenêtre de contexte est de 100 000 jetons pour le prompt et la complétion combinés. La sortie maximale par requête est de 16 000 jetons. Si max_tokens n'est pas défini, la limite par défaut est de 2 048 jetons. Planifiez vos entrées en conséquence pour éviter le troncage.

Les erreurs courantes incluent 401 pour les clés invalides et 402 pour le crédit insuffisant. Gérez ces codes pour inviter les utilisateurs à recharger. Utilisez la page de support pour les problèmes de facturation. Le crédit n'expire jamais, vous pouvez donc recharger plus tard.